Los avances tecnológicos de las últimas décadas han modificado el actual concepto de salud, al igual que las propias necesidades sanitarias también influyen en el desarrollo de las nuevas tecnologías. A medida que van apareciendo nuevas técnicas que integran grandes volúmenes de datos mediante la inteligencia artificial, mejoran los indicadores de salud, como la prevención, el diagnóstico o los tratamientos.
La inteligencia artificial y la medicina
La inteligencia artificial (IA) en el campo de la medicina se refiere al uso de tecnologías avanzadas que imitan las capacidades cognitivas humanas, como el aprendizaje, el razonamiento o la toma de decisiones, con el objetivo de mejorar los resultados sanitarios, la experiencia de los pacientes y la atención sanitaria en general.
La inteligencia artificial está formada por una serie de algoritmos lógicos suficientemente entrenados, a partir de los cuales las máquinas son capaces de tomar decisiones para casos concretos a partir de normas generales.
Las principales tecnologías que hacen posible la transformación de la práctica médica son:
- Aprendizaje automático (machine learning). Análisis de grandes volúmenes de datos médicos que obtienen información relevante sin tener que realizar una programación específica para cada tarea. Por ejemplo, estos algoritmos mejoran significativamente la predicción de complicaciones en pacientes con enfermedades crónicas, como la diabetes y las enfermedades cardiovasculares, mediante el análisis de datos genéticos y otros factores de riesgo.
- Redes neuronales profundas. Inspiradas en el cerebro humano, son redes formadas por múltiples capas de neuronas artificiales que procesan información de manera secuencial. Se emplean principalmente en el análisis de imágenes, con excelentes resultados en la detección de cánceres, incluso superando la precisión de los métodos tradicionales. Además, permiten identificar anomalías que pueden pasar desapercibidas por el ojo humano, acelerando el proceso de diagnóstico y tratamiento.
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP). Tecnología que permite interpretar y generar textos de forma similar al ser humano. En el campo de la medicina se utiliza para analizar textos médicos (historiales clínicos, publicaciones científicas, etc.) y extraer la información relevante para la toma de decisiones clínicas. Además, el NLP facilita la creación de informes médicos automatizados, reduciendo la carga administrativa.
Estas tecnologías, no solo mejoran la precisión y eficiencia del diagnóstico y los tratamientos, también han revolucionado la forma de manejar la información médica. Estudios recientes en The Lancet y Journal of Medical Internet Research han demostrado que la implementación de IA en hospitales y clínicas hace que la atención a los pacientes sea más rápida, precisa y personalizada.
La IA está cambiando radicalmente el sector sanitario, ofreciendo soluciones innovadoras que mejoran la precisión diagnóstica, personalizan los tratamientos, optimizan la gestión hospitalaria y fomentan la investigación.
Áreas de transformación de la medicina mediante la aplicación de la inteligencia artificial
Hace solo algunos años la IA era una promesa, pero actualmente ya es una realidad tangible. A la hora de abordar los retos sanitarios futuros, la IA aparece como una fuerza transformadora que ayuda a remodelar la asistencia sanitaria, haciéndola más eficaz, accesible y económicamente sostenible.
- Prevención de enfermedades. El análisis big data de la información genómica y los datos de comportamiento y salud electrónicos de los pacientes, permite identificar factores de riesgo y patrones antes de que las enfermedades se desarrollen plenamente.
Un estudio de la Mayo Clinic demostró que la IA puede predecir eventos cardíacos adversos con una precisión superior al 80%, permitiendo intervenciones tempranas y personalizadas.
- Ayuda en la toma de decisiones médicas. El análisis mediante la IA de miles de datos clínicos, imágenes médicas, resultados de pruebas y todo tipo de información médica relevante, está revolucionado la toma de decisiones. Estos datos son capaces de proporcionar recomendaciones basadas en la evidencia y opciones de tratamientos óptimos según las necesidades de cada paciente.
Un estudio en The Lancet Digital Health reveló que la IA puede reducir hasta un 30% los errores relacionados con la toma de decisiones médicas en oncología, mejorando la calidad de los tratamientos y la supervivencia de los pacientes.
- Diagnóstico y tratamiento de enfermedades. El análisis de imágenes médicas con la IA (radiografías, tomografías computarizadas, resonancias magnéticas, etc.) ha demostrado en muchos casos ser más preciso que el que realizan los propios radiólogos, aspecto clave para la detección precoz de los cánceres, donde un diagnóstico rápido y preciso puede marcar la diferencia entre la vida y la muerte. Además, la IA también se utiliza en la medicina personalizada para adaptar los tratamientos a las características específicas de cada paciente. La medicina de precisión puede beneficiarse de la asistencia virtual de la IA ofreciendo recomendaciones personalizadas en tiempo real a los pacientes las 24 horas del día.
Un algoritmo de Google Health detectó un cáncer de pulmón con mayor precisión que la de los radiólogos, según un estudio publicado en la revista Nature Medicine.
- Atención al paciente. Se trata de uno de los campos de la medicina con más recorrido de la IA. Los asistentes virtuales pueden proporcionar apoyo continuo a los pacientes, como la gestión de citas, la administración de fármacos, el monitoreo remoto, así como alertar a los médicos cuando se detectan alteraciones en los signos vitales o en el estado general de los pacientes. Estos sistemas han demostrado mejorar la adherencia al tratamiento y la reducción de hospitalizaciones.
Según un estudio publicado en la revista Journal of Medical Internet Research, los pacientes que gestionan sus tratamientos con asistentes virtuales reducen un 25% las visitas al hospital, aumentan la adherencia terapéutica y mejoran la calidad de vida.
- Formación para profesionales sanitarios. Las simulaciones médicas y las plataformas de aprendizaje automatizado son dos ejemplos de las nuevas herramientas que la IA ha puesto a disposición de los profesionales sanitarios para que puedan adquirir y perfeccionar habilidades y conocimientos.
En la Harvard Medical School se ha demostrado que los estudiantes que utilizan simulaciones impulsadas por IA muestran un 20% de mejora en la retención de conocimientos y en la toma de decisiones clínicas en comparación con los métodos tradicionales.
La inteligencia artificial y el sector farmacéutico
Además de la propia asistencia sanitaria, la IA también está transformando el sector farmacéutico en todo aquello relacionado con el ciclo de vida de los medicamentos. Desde su descubrimiento y desarrollo inicial, hasta la farmacocinética, evaluación, fabricación, comercialización, aprobación y farmacovigilancia.
- Descubrimiento de medicamentos. La IA acelera el proceso de identificación de objetivos y optimiza el diseño de nuevos medicamentos.
- Investigación. La IA acelera la investigación médica optimizando los ensayos clínicos y prediciendo qué paciente responderá mejor a un tratamiento. Destacan algunas publicaciones de la revista Nature que demuestran la eficacia de la IA en la identificación de nuevas moléculas para enfermedades difíciles de tratar, como el Alzheimer o la resistencia a los antibióticos.
- Desarrollo de fármacos. La IA ayuda a reducir los costes de desarrollo de nuevos medicamentos mediante la creación de mejores diseños de fármacos y el descubrimiento de nuevas combinaciones prometedoras.
- Desarrollo. La IA mejora las formulaciones y facilita la medicina personalizada.
- Farmacocinética. Las predicciones de la IA ayudan a determinar la dosificación óptima de los fármacos.
- Ensayos clínicos. La IA permite optimizar la estratificación de los pacientes y las simulaciones de ensayos.
- Fabricación. Con la IA mejora el control de calidad y la automatización de los procesos.
Además, la IA también racionaliza la autorización de los medicamentos y la farmacovigilancia, mediante el análisis de datos reales que ayudan a detectar problemas relacionados con la seguridad desde las primeras fases.
Los avances de la IA reducen significativamente el tiempo y los costes mediante la racionalización de la investigación, la optimización de los procesos y la minimización de los fallos de los ensayos clínicos, acelerando el lanzamiento de nuevos medicamentos seguros y eficaces.
Pros y contras de la inteligencia artificial
Aunque la IA está preparada para mejorar la prevención de enfermedades, optimizar el diagnóstico y tratamiento, personalizar la atención a los pacientes o revolucionar la formación médica y la investigación, sin embargo, también implica desafíos importantes, como los riesgos de privacidad, sesgos en los algoritmos o cuestiones éticas, entre otras.
- El tratamiento de grandes volúmenes de datos plantea problemas de privacidad, seguridad y responsabilidad legal.
- Los sesgos en algunos datos pueden derivar en diagnósticos incorrectos, especialmente en poblaciones minoritarias.
Para reducir estos riesgos y otros que puedan surgir en el futuro, es muy importante implementar tecnologías avanzadas para la protección de datos, mejorar la diversidad de los datos de la IA y establecer marcos regulatorios y comités éticos para supervisar su uso en la medicina.
La OMS publicó en 2020 una Declaración titulada “Los trece desafíos urgentes en Salud para la próxima década”, que incluye aspectos tan importantes como la necesidad de control de los aspectos éticos y sociales, la confianza de la ciudadanía en los nuevos sistemas, la protección del público frente a posibles usos peligrosos, o la importancia de la equidad en la accesibilidad a los recursos médicos por parte de la población.
Según la OMS, sin un conocimiento profundo de los aspectos éticos y sociales, las tecnologías basadas en IA pueden dañar a la misma población a la que intentan ayudar.
Inteligencia artificial en medicina, presente y futuro
La IA promete una transformación significativa en todas las áreas relacionadas con la medicina, la salud y la sanidad, cambiando radicalmente la práctica médica en los próximos años.
- A los pacientes les ofrece seguridad, autonomía y la posibilidad de atención médica en zonas de difícil acceso.
- A los médicos les ayuda a optimizar el tiempo, disminuir la carga administrativa y rebajar el agotamiento profesional, así como a minimizar los errores médicos y mejorar la precisión diagnóstica. Además, la automatización de actividades repetitivas también ayuda a mejorar la relación médico-paciente.
Los últimos avances de la IA aplicados a la medicina ofrecen oportunidades extraordinarias en áreas tan importantes como la oncología, genética o las neurociencias. Sin embargo, solo fomentando la integración de la IA a través de políticas adecuadas, se podrá reforzar la equidad, mejorar los cuidados y garantizar que las nuevas tecnologías, tratamientos y medicamentos sean beneficiosos para la sociedad.